[SVM]

Android Studio运行Java main()方法

下面一起来看一下用法：第一步直接新建一个JavaClass文件第二步main方法的快捷生成键为：psvm第三步System.out.println()的快捷生成键
艾阳Blog·2023-11-04 11:47

数据分析--机器学习

监督学习分为两类问题：回归和分类回归：线性回归、回归树、非线性回归、贝叶斯线性回归、多项式回归分类：随机森林、决策树、逻辑回归、SVM、朴素贝叶
不上晚自习·2023-11-04 03:22

svm和梯度下降_解决svm随机梯度下降和铰链损失

svm和梯度下降介绍(Introduction)ThispostconsiderstheverybasicsoftheSVMprobleminthecontextofhardmarginclassificationandlinearlyseparabledata.Thereisminimaldiscussionofsoftmarginsandnodiscussionofkerneltricks
weixin_26704853·2023-11-04 02:38

【机器学习】几种常用的机器学习调参方法

以支持向量机（SVM）为例，其中C、kernel和gamma就是超参数，而通过数
TwcatL_tree·2023-11-04 01:15

机器学习 —— 支持向量机

等式约束3.2不等式约束的KKT条件3.3最大间隔问题的拉格朗日乘法四、SMO算法4.1小规模数据集4.2应用简化版SMO算法处理小规模数据集4.3、利用完整PlattSMO算法加速优化五、示例：基于SVM
DreamWendy·2023-11-03 19:48

Python数模笔记-Sklearn（5）支持向量机

支持向量机（Supportvectormachine,SVM）是一种二分类模型，是按有监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器。
youcans·2023-11-03 17:27

支持向量机SVM解决分类问题及回归问题python代码实现

1.支撑向量机SVM介绍支持向量机SVM算法可用来解决分类问题及回归问题。通过引入核函数，也能有效地解决非线性数据集的分类及回归问题，其主要思想即为支撑向量的建立。
南山十一少·2023-11-03 09:07

Docker安装Elasticsearch

准备工作安装DockerDocker安装Elasticsearch1.设置max_map_count不能启动es会启动不起来不设置启动会提示：maxvirtualmemoryareasvm.max_map_count
快起来写bug了·2023-11-03 08:35

回归预测 | Matlab实现POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测

Matlab实现POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测目录Matlab实现POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2023-11-03 07:03

Udacity机器人软件工程师课程笔记（二十二) - 物体识别 - 色彩直方图，支持向量机SVM

物体识别1.HSV色彩空间如果要进行颜色检测，HSV颜色空间是当前最常用的。HSV(Hue,Saturation,Value)是根据颜色的直观特性由A.R.Smith在1978年创建的一种颜色空间,也称六角锥体模型(HexconeModel)。这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），亮度（V）。HSV模型的三维表示从RGB立方体演化而来。设想从RGB沿立方体对角线的白色顶点向黑色顶点
Stan Fu·2023-11-03 05:10

SVM

1.间隔的定义：函数间隔和几何间隔2.SVM优化目标：找到最大的几何间隔的分离超平面，不仅能将正负点分开，还要有足够大的确信度。
__cbf0·2023-11-03 02:35

RDF, RDFS代写、代写CS/python语言、代做dbpedia、代写C/C++设计代写R语言编程|代做R语言编程

FromknowledgeextractiontoknowledgerepresentationTherearedifferenttoolsandtechniquesthatallowto:RepresentknowledgeusingRDF,RDFSandOWLExtractknowledgefromtextusingNativeBayesandSVMInthisproject
vvggn87·2023-11-03 00:34

ML学习心得（4）----SVM支持向量机 之一

0、前言网上有好多大神关于SVM的博客，在Reference中都有提及。而AndrewNg从另外的角度引出了SVM，简单的阐述了SVM的工作原理，具体的可以看看他的公开课。
Richard_wx·2023-11-02 18:54

支持向量机SVM

（Machinelearning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、OctaveTutorial、LogisticRegression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM
MachineLP·2023-11-02 18:24

支持向量机SVM

（Machinelearning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、OctaveTutorial、LogisticRegression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM
hellotruth·2023-11-02 18:52

机器学习---支持向量机的初步理解

1.SVM的经典解释改编自支持向量机解释得很好|字节大小生物学(bytesizebio.net)话说，在遥远的从前，有一只贪玩爱搞破坏的妖怪阿布劫持了善良美丽的女主小美，智勇双全的男主大壮挺身而出，大壮跟随阿布来到了妖怪的住处
三月七꧁ ꧂·2023-11-02 18:21

16. 机器学习 - 决策树

在上一节课讲SVM之后，再给大家将一个新的分类模型「决策树」。我们直接开始正题。
茶桁·2023-11-02 12:21

机器学习_XGB模型训练内存溢出解决方案

数据读取与处理模型训练之前笔者有写过数据读取与处理解决内存溢出的相关处理方案（核心是用生成器分批处理）可以看笔者之前的文章：机器学习预处理效率及内存优化（多进程协程优化）本文主要讲解如何处理xgb模型训练的时候内存溢出的情况一、内存数据转libsvm
Scc_hy·2023-11-02 11:44

One-class SVM算法对Letter Recognition数据集进行异常值检测，给个代码。

One-classSVM算法是一种异常值检测算法，它只需要正常样本的数据来训练模型，然后用训练出的模型来判断新样本是否为异常样本。
芥子纳须弥1116·2023-11-02 08:57

python one class svm_Python机器学习笔记：One Class SVM

前言最近老板有一个需求，做单样本检测，也就是说只有一个类别的数据集与标签，因为在工厂设备中，控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现，例如产品质量过低，机器产生奇怪的震动或者机器零件脱落等。相对来说容易得到正常场景下的训练数据，但故障系统状态的收集示例数据可能相当昂贵，或者根本不可能。如果可以模拟一个错误的系统状态，问题就好解决多了，但无法保证所有的错误状态都被模拟到，所以只能寻找单样本检测相关的
weixin_39575775·2023-11-02 08:56

One-class SVM算法对Optdigits数据集进行异常值检测，给个代码。

One-classSVM算法可以用来进行异常值检测，用于检测离群值。
kdbshi·2023-11-02 08:26

异常检测算法（二）：OneClassSVM【严格讲，不是outlier检测方法，而是novelty检测方法】【但数据维度很高或对相关数据分布没任何假设情况下，也可作为一种很好的outlier检测方法】

OneClassSVM两个功能：无监督异常值检测；解决非平衡样本分类；在做非平衡样本分类的问题时，其中如果有一类比例严重失调，就可以直接用这个方式来做：OneClassSVM；OneClassSVM还有一个功能就是异常值检测
u013250861·2023-11-02 08:25

单样本检测方法-One Class SVM

Python机器学习笔记——OneClassSVM前言最近老板有一个需求，做单样本检测，也就是说只有一个类别的数据集与标签，因为在工厂设备中，控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现，例如产品质量过低，
试一试名字能有多长·2023-11-02 08:55

PCA、LOF、IForest、One-Class SVM异常检测例子

原数据（鸢尾花）fromsklearnimportdatasets#导入内置数据集模块iris=datasets.load_iris()#导入鸢尾花的数据集x=iris.data[:,0:2]#样本数据共150个，取前两个特征，即花瓣长、宽#可视化数据集importmatplotlib.pyplotaspltplt.scatter(x[:,0],x[:,1])#x的第0列绘制在横轴，x的第1列绘制
萌新待开发·2023-11-02 08:23

利用one-class SVM进行异常值检测

python数据分析与数据化运营宋天龙sklearn中提供了one-classSVM和EllipticEnvelope两种方法用于异常检测，前者基于libsvm实现的非监督式异常检测方法，可用于做高维度分布的评估
何国庆·2023-11-02 08:52

高效处理异常值的算法：One-class SVM模型的自动化方案

一、引言数据清洗和异常值处理在数据分析和机器学习任务中扮演着关键的角色。清洗数据可以提高数据质量，消除噪声和错误，从而确保后续分析和建模的准确性和可靠性。而异常值则可能对数据分析结果产生严重影响，导致误导性的结论和决策。因此，有效的异常值处理方法对于保证数据分析的准确性至关重要。在过去，人工处理异常值是一种常见的方法，但随着数据规模的不断增大和复杂度的提高，传统的人工处理方法变得不够高效和可扩展。
笑不语·2023-11-02 07:47

KVM — Kernel-based Virtual Machine

KVM增加了第三种模式：客户模式(有自己的内核和用户模式)KVM的虚拟机需要硬件支持，即如IntelVT技术(vmx)或AMDV技术(svm).且Linux发行版本必须在64bit环境中才能使用
WWWWWWWWolf·2023-11-02 07:14

回归预测 | Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测

回归预测|Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测目录回归预测|Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2023-11-02 01:44

回归预测 | Matlab实现WOA-CNN-SVM鲸鱼算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测

回归预测|Matlab实现WOA-CNN-SVM鲸鱼算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测目录回归预测|Matlab实现WOA-CNN-SVM鲸鱼算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2023-11-02 01:44

回归预测 | Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测

Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测目录Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2023-11-02 01:12

通过arthas vmtool 调用线上正在运行的service方法

通过arthasvmtool调用线上正在运行的service方法场景场景具体描述业务上有某个缓存需要删除，但是没有写删除key的远程接口通过arthas执行service方法，删除缓存key1.前期准备
JavaNice哥·2023-10-31 16:32

matlab svm使用教程,使用matlab的svm(支持向量机)参数介绍

svmtrain(1,2,3,4,5,6)可见该训练模型函数有6个参数的得到训练model。1.第一个是需要训练的数据(a1,a2,a3...)ai=(x1,x2,x3...)
weixin_39796149·2023-10-31 11:29

一百九十八、Java——IDEA项目中有参构造、无参构造等快捷键（持续梳理中）

一、目的由于IDEA项目中有很多快捷键，可以很好的提高开发效率，因此整理一下二、快捷键（一）快捷键生成publicstaticvoidmain(String[]args){}快捷键：psvm（二）快捷键在
天地风雷水火山泽·2023-10-31 09:12

C#，数值计算——分类与推理Svmpolykernel的计算方法与源程序

1文本格式usingSystem;namespaceLegalsoft.Truffer{publicclassSvmpolykernel:Svmgenkernel{publicintn{get;set;
深度混淆·2023-10-31 08:45

Linux Mint虚拟机安装常用软件

Ubuntu差不多，但是设计的更加人性化1.VMWare安装LinuxMint默认都安装完了，不得不说LinuxMint安装时的UI比Ubuntu强不会出现挡住前进按钮的情况2.安装VMWareToolsVMWare
Ujimatsu·2023-10-31 07:35

虚拟化技术----kvm

安装kvm、创建虚拟机yumgrouplistcat/proc/cpuinfo|grep-E'vmx|svm'yumgrouplistyumgroupinstall"VirtualizationHost
--w--·2023-10-31 07:26

回归预测 | Matlab实现RIME-CNN-SVM霜冰优化算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测

回归预测|Matlab实现RIME-CNN-SVM霜冰优化算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测目录回归预测|Matlab实现RIME-CNN-SVM霜冰优化算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2023-10-31 06:01

仪酷LabVIEW OD实战(1)——目标检测Object Detection工具包的安装

‍‍博客主页：virobotics(仪酷智能)：LabVIEW深度学习、人工智能博主所属专栏：『LabVIEW深度学习工具包』『仪酷LabVIEW目标检测工具包实战』上期文章：『使用LabVIEW实现SVM
仪酷智能·2023-10-31 04:30

计算机视觉面试之物体检测

4.利用SVM进行特征向量分类。二、Fast-RCNNRCNN中有CNN重复计算，Fast-RCNN则去掉重复计算，并微调候选框位置。1.整幅图经过CNN，得到特征图。2.提取候选框（Sele
梦无音·2023-10-31 00:22

目标检测的发展

RCNN通过SelectiveSearch算法进行regionproposals，使用CNN对proposals提取特征，然后将提取的特征输入SVM进行分类，最后利用全连接网络进行边框回归（线性脊回归）
Bulbbbb·2023-10-30 17:29

古老的spc也可以用机器学习（三）-支持向量机算法

“支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型
statr·2023-10-30 14:10

C#，数值计算——分类与推理Svmlinkernel的计算方法与源程序

1文本格式usingSystem;namespaceLegalsoft.Truffer{publicclassSvmlinkernel:Svmgenkernel{publicintn{get;set;}
Trufferover·2023-10-30 08:39

《Machine Learning in Action》—— 白话贝叶斯，“恰瓜群众”应该恰好瓜还是恰坏瓜

手撕机器学习系列文章目前已经更新了支持向量机SVM、决策树、K-近邻（KNN），现在我们来玩玩贝叶斯算法，其他机器学习系列文章可根据自己需求来食用（持续更新中）：《MachineLe
玩世不恭的Coder·2023-10-30 07:44

IntelliJ IDEA 常用快捷键

1.自动代码常用的有fori/sout/psvm+Tab即可生成循环、System.out、main方法等boilerplate样板代码，例
东北一绝、英俊侠·2023-10-29 16:35

IntelliJ IDEA 快捷键终极大全，一键三连！

自动代码常用的有fori/sout/psvm+Tab即可生成循环、System.out、main方法等boilerplate样板代码。例如要输入for(Useruse
琥珀之序·2023-10-29 16:31

IntelliJ IDEA 常用快捷键总结

1.自动代码常用的有fori/sout/psvm+Tab即
公众号：Java后端·2023-10-29 16:31

IntelliJ IDEA 快捷键大全

Ctrl+Alt+O优化导入的类和包Alt+Insert生成代码(如get,set方法,构造函数等)或者右键（Generate）fori/sout/psvm+TabCtrl+Alt+T生成trycatch
fly_manss·2023-10-29 16:57

深度学习——目标检测（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）

目录一、RCNN二、FastR-CNN三、FasterR-CNN四、FPN(FeaturePyramidNetworks)一、RCNN2000个框，每个框都得到4096个特征，把得到的输入svm，得出20
清园暖歌·2023-10-29 11:26

基于PCA的字体分类代码

目录1数据集介绍2PCA3SVM4参数调优使用pca和机器学习算法，完成不同字体的分类模型，详细代码请私信，包含数据集，完整的jupyter代码，英文报告。
王小葱鸭·2023-10-29 09:17

【ChatGPT助我开发】利用ChatGPT编写基于Matlab的SVM的蔬菜分类项目

序言从去年12月份开始用ChatGPT，一直被惊艳到，然后问一些奇怪的问题，到现在助力开发，我发现合适的提示词（Prompt）会很大程度影响到生成的质量，我在开发的过程中也会逐渐完善修改，最终能完美的写出合适的代码。当然进程的时候会发现ChatGPT会犯一些小错误，在有一定知识基础之下，开发还是非常快的。数据集首先，我做的是蔬菜分类项目，理所应当的需要一些图片，这里收集了分别三种蔬菜，各30张图片
沉睡的小灰·2023-10-29 09:35
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